逻辑回归-计算每个属性对最终概率的贡献

逻辑回归是一种用于解决分类问题的机器学习算法。它通过计算每个属性对最终概率的贡献来预测样本属于某个类别的概率。

逻辑回归的计算过程如下：

1. 首先，将样本的特征属性与权重进行线性组合，得到一个分数。
2. 然后，将分数通过一个称为“sigmoid函数”的非线性函数进行映射，将其转化为一个概率值。
3. 最后，根据设定的阈值，将概率值转化为类别标签。

逻辑回归的优势包括：

1. 算法简单易懂，计算效率高。
2. 可以处理二分类问题，并且可以通过一些技巧扩展到多分类问题。
3. 可以输出样本属于某个类别的概率，而不仅仅是类别标签。

逻辑回归在实际应用中有广泛的应用场景，包括但不限于：

1. 金融风控：用于评估客户的信用风险，判断是否批准贷款申请。
2. 医学诊断：用于预测疾病的发生概率，辅助医生进行诊断。
3. 垃圾邮件过滤：用于判断一封邮件是否为垃圾邮件。
4. 用户行为分析：用于预测用户的购买意愿或点击率等。

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